Kreditanalysten
Wirtschaft und FinanzenKI-Exposition
- Datenquelle: BLSVeröffentlicht: 2026-08
Sehr hoch· relativ
NiedrigVier relative BänderSehr hochWert auf Berufsgruppenebene
Skala, Bezugsmenge und Quelle
Vier relative Bänder (Niedrig / Mittel / Hoch / Sehr hoch)
831 detaillierte Berufe in der BLS-Beschäftigungsprojektionstabelle. Der Wert wird je Code der National Employment Matrix (NEM) vergeben, daher erhalten Berufe mit demselben NEM-Code dasselbe Band
- Datenquelle: AnthropicVeröffentlicht: 2026-03
0.169
0.000Spannweite der hier geführten Werte0.745Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der beobachteten Exposition, 0–1 wie veröffentlicht
Auf O*NET-Aufgaben abgebildet
- Datenquelle: ILOVeröffentlicht: 2025
0.62
0.09Spannweite der hier geführten Werte0.70Wert auf Berufsgruppenebene
Skala, Bezugsmenge und Quelle
Index der Exposition gegenüber generativer KI, 0–1 wie veröffentlicht
ISCO-08-Berufsgattung — alle Berufe mit demselben Code erhalten diesen Wert
Von dieser Website berechnet, nicht von der IAO veröffentlicht: Von den 1.012 Berufen, die diese Website mit dem IAO-Datensatz verknüpft, erreichen oder übertreffen 3% diesen Wert.
Welche Art von Wert diese Quelle veröffentlicht
Die Kategorie von BLS ist ein relativer Rang und kein absolutes Niveau, und sie ist keine eigene Messung: Sie fasst die Perzentilränge des Berufs aus mehreren veröffentlichten Studien in vier Bänder zusammen. Sie ist weder eine Beschäftigungs- oder Lohnprognose noch eine Einführungswahrscheinlichkeit und unterscheidet nicht zwischen Automatisierung und Augmentierung.
Task-level exposure
9 ausgeblendete Aufgaben anzeigen| Task | Claude.aiRaw / share % | APIRaw / share % |
|---|---|---|
Evaluate customer records and recommend payment plans, based on earnings, savings data, payment history, and purchase activity.13-2041 | 0.0100100.0 | 0.00000.0 |
Analyze credit data and financial statements to determine the degree of risk involved in extending credit or lending money.13-2041 | 0.00000.0 | 0.0100100.0 |
Values in this tab are predicted labels, not observations. Eloundou et al. (2023) published two rating regimes — human raters and GPT-4 — and the β shown here is derived from the GPT-4 rater basis alone; the same task can take a different value under the other regime. The unit and the meaning differ from the observed shares (%) in the other tabs, so do not place them on the same axis.
| Task | βE1 + 0.5 × E2 |
|---|---|
Generate financial ratios, using computer programs, to evaluate customers' financial status.O*NET Task ID 1255 | 1.0 |
Analyze credit data and financial statements to determine the degree of risk involved in extending credit or lending money.O*NET Task ID 1250 | 0.5 |
Prepare reports that include the degree of risk involved in extending credit or lending money.O*NET Task ID 1251 | 0.5 |
Evaluate customer records and recommend payment plans, based on earnings, savings data, payment history, and purchase activity.O*NET Task ID 1252 | 0.5 |
Confer with credit association and other business representatives to exchange credit information.O*NET Task ID 1253 | 0.5 |
Complete loan applications, including credit analyses and summaries of loan requests, and submit to loan committees for approval.O*NET Task ID 1254 | 0.5 |
Review individual or commercial customer files to identify and select delinquent accounts for collection.O*NET Task ID 1256 | 0.5 |
Compare liquidity, profitability, and credit histories of establishments being evaluated with those of similar establishments in the same industries and geographic locations.O*NET Task ID 1257 | 0.5 |
Consult with customers to resolve complaints and verify financial and credit transactions.O*NET Task ID 1258 | 0.5 |
Analyze financial data, such as income growth, quality of management, and market share to determine expected profitability of loans.O*NET Task ID 1259 | 0.5 |
β = E1 + 0.5 × E2 · E1 = tasks where direct LLM access alone cuts time by at least 50%, E2 = tasks where software built on top of an LLM cuts time by at least 50%. Values take only 0 / 0.5 / 1.0.
Data sources & licenses — O*NET®, Anthropic Economic Index, Eloundou et al. (2023): see full notices on the Credits page
Berufsinformationen
Aktuelle Veränderungen mit Bezug zu diesem Beruf
März 2026: New Agentic Task Exposure (ATE) framework scores credit analysts among the highest-risk occupations (ATE 0.43-0.47) for agentic AI workflow displacement by 2030.
[Quelle: Gupta & Kumar (2026) Agentic AI and Occupational Displacement]These summaries were written by AI Changing Work from the source linked with each one, and any figures in them are given as AI Changing Work summarised them; they can differ from the source's own wording and from figures shown elsewhere on this page, so check the source before relying on them. AI Changing Work matched this page's occupation to an O*NET occupation and chose, by its own judgment, case by case, which summaries relate to that O*NET occupation; a summary appearing here does not mean that its source names this occupation.